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jetson nano 板子yolov5摄像头运行代码

时间: 2025-01-02 20:40:58 浏览: 114

### Jetson Nano 上 YOLOv5 和摄像头运行代码示例为了在 Jetson Nano 板上使用 YOLOv5 并连接摄像头进行目标检测，可以按照如下 Python 脚本实现： ```python import cv2 import numpy as np import torch # 加载预训练模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 将图像转换为 RGB 格式并传递给模型 results = model(frame) # 显示带有标注框的结果图 img_with_boxes = np.squeeze(results.render()) cv2.imshow('YOLOv5 Detection', img_with_boxes) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 此脚本实现了通过摄像头捕获视频流，并实时应用 YOLOv5 模型来执行对象检测[^2]。对于硬件准备部分，在确保摄像头已正确插入的情况下，可以通过命令行进入 `build` 文件夹编译并启动程序: ```bash cd build sudo make ./yolov5 -v yolov5n.engine ``` 环境配置方面需要注意的是，需预先完成必要的软件包和库文件安装工作，以支持 PyTorch 及 OpenCV 的正常运作[^3]。

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